Studi Kedalaman Perairan Dangkal Berdasarkan Pengolahan Data Satelit Multispektral Worldview-2 di Perairan Pulau Parang Kepulauan Karimunjawa
Provinsi Jawa Tengah
Fuji Anida *1 , Muhammad Helmi 1 , Kunarso 1 , Anindya Wirasatriya 1 ,
Warsito Atmodjo 1 , Muh Yusuf 1
1 Departemen Oseanografi, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Sudarto, SH, Tembalang Semarang. 50275 Telp/fax (024)7474698 Email: *fujianida@gmail.com

## Abstrak
Kondisi kedalaman perairan yang beragam dan dangkal dapat dilakukan menggunakan teknologi penginderaan jauh (remote sensing) dengan bantuan citra satelit. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji algoritma berdasarkan rasio saluran spektral terbaik untuk pemetaan kedalaman perairan dangkal menggunakan citra satelit multispektral Worldview-2,  mengkaji  akurasi  pemetaan  kedalaman  perairan  dangkal  berdasarkan  analisis  citra  satelit multispketral  Worldview-2  terhadap  hasil  survei  kedalaman  serta  menganalisis  spasial  kedalaman  perairan dangkal berdasarkan hasil analisis citra satelit multipektral Worldview-2. Penggunaan citra satelit Worldview-2 dimana dengan empat saluran multispektral, yaitu band biru pesisir ( costal blue ), biru ( blue ), hijau ( green ) dan kuning ( yellow ) dikombinasikan menjadi 8 band rasio yang diintegrasikan dengan data kedalaman hasil lapangan 164 data titik sampel untuk pemodelan kedalaman dan 280 data titik sampel untuk uji akurasi dengan rentang kedalaman 0-24 m. Hasil pemodelan memperlihatkan bahwa model empiris batimetri terbaik yaitu rasio band biru dan band hijau dengan perolehan r yaitu 0.8162. Nilai uji akurasi menggunakan ICC yang diperoleh adalah sebesar 61% dan menggunakan RMSE sebesar 2.42. Penelitian ini memperlihatkan bahwa perolehan uji akurasi bagus dan band rasio biru / hijau mampu menampilkan kedalaman laut di Pulau Parang, Karimunjawa dari 0 m hingga 18 m.
Kata Kunci: Kedalaman, citra satelit Worldview-2, Band rasio, Batimetri, Lyzenga

## Abstract
Diverse and shallow water depth conditions can be done using remote sensing technology with the help of satellite imagery. The purpose of this study is to examine algorithms based on the best spectral channel ratio for shallow water depth mapping using Worldview-2 multispectral satellite imagery, to study the accuracy of shallow water depth mapping based on analysis of Worldview-2 multispketral satellite imagery against depth survey results and to spatial analysis of shallow water depths based on the results. analysis of Worldview-2 multipectral satellite imagery. The use of Worldview-2 satellite imagery where with four multispectral channels, namely the coastal blue  band  (costal  blue),  blue  (blue),  green  (green)  and  yellow  (yellow)  combined  into  8  band  ratios  which  is integrated with the depth of field data 164 point data samples for depth modeling and 280 sample point data for accuracy testing with a depth range of 0-24 m. The modeling results show that the best empirical bathymetry model is the ratio of the blue band and green band with the acquisition of r is 0.8162. The accuracy test value obtained  using  the  ICC  was  61%  and  using  the  RMSE  was  2.42.  This  research  shows  that  the  results  of  the accuracy test are good and the blue / green ratio band is able to show the depth of the sea on Parang Island, Karimunjawa from 0 m to 18 m.
Keywords: Depth, Worldview-2 Satellite Image, Band Ratio, Bathymetry, Lyzenga

## PENDAHULUAN
Indonesia memiliki perairan dangkal yang sangat luas (Ismullah et al , 2018). Perairan dangkal yang luas (0-5m) relatif sulit dipetakan dengan metode konvensional melalui survei pemeruman (Arief et  al, 2017).  Pulau  parang  memiliki  perairan  dangkal  yang  luas  dan  jernih  sehingga  ideal  untuk melakukan  kajian  uji  kemampuan  citra  satelit  worldview-2  (Hernandez et  al, 2016).  Pada  wilayah
perairan  ini  terdapat  banyak  ekosistem  perairan  dangkal  seperti  padang  lamun,terumbu  karang  dan gosong pasir yang menyulitkan akses kapal untuk survei pemeruman (Harianto et al , 2019). Oleh karena itu  dilakukan  menggunakan  tongkat  ukur  untuk  wilayah  yang  tidak  terjangkau  oleh  kapal.  Metode penginderaan jauh memiliki sensor optik dengan kemampuan menembus kolom air di perairan dangkal yang memberikan peluang untuk memetakan perairan dangkal (Shahi et al , 2015). Selain itu metode penginderaan jauh juga memberikan peluang dalam mengukur perairan dangkal karena cepat, murah, efisien,  akurat,  serta  tidak  membutuhkan  tenaga  operasional  yang  banyak  serta  kedalaman  perairan dangkal merupakan informasi penting dalam alur pelayaran (Eugenio et al , 2015).

## MATERI DAN METODE
Data utama yang digunakan pada penelitian ini yaitu data citra satelit Worldview -2 Pulau Parang perekaman tanggal 29 Oktober 2016 pukul 03.22 WIB dan data pengukuran kedalaman laut melalui pemeruman dan tongkat ukur. Data pendukung yang digunakan yaitu Peta Rupabumi Indonesia (RBI) Pulau Parang, Karimunjawa Skala 1 : 25.000 Publikasi BIG tahun 2019 dan data pasang surut Pulau Parang,  Karimunjawa  Publikasi  BIG  bulan  November  2019. Penelitian  dilakukan  di  Pulau  Parang, Kepulauan Karimunjawa, Provinsi Jawa Tengah.
Gambar 1. Peta Lokasi

## Pengolahan Data Pasang Surut
Pengolahan  data  pasang  surut  menggunakan  metode  admiralty,  dimana menggunakan  data pasang surut 29 hari melalui website ipasoet yang dipublikasi oleh BIG untuk memperoleh nilai MSL, LLWL, HHWL, MLWL, MHWL, Zo dan tipe pasut pada lokasi penelitian (Nurdianti et al., 2016).

## Pengolahan Data Kedalaman
Survei lapangan dilakukan menggunakan singlebeam echosounder dengan jenis GPS Garmin 585 untuk mendapatkan data pemeruman. Selain itu digunakan juga tongkat ukur untuk mendapatkan nilai- nilai kedalaman yang tidak dapat dijangkau oleh kapal dengan panjang 100cm. Data yang diperoleh di lapangan selanjutnya dilakukan koreksi menggunakan nilai LLWL ( lowest low water level) dan TWLt ( true water level time) pada saat perekaman citra. Hal ini guna mendapatkan perubahan pada elevasi muka air yang dilakukan saat pemeruman dan perekaman citra.
Koreksi data lapangan dilakukan dengan nilai LLWL (lowest low water level) dan nilai TWLt (true water  level  time).  Hal  ini  guna  mendapatkan  perubahan  pada  elevasi  muka  air  yang  dilakukan  saat pemeruman  dan  perekaman  citra.  Menurut  Soeprapto  (2001)  dalam  Nugraha  et  al.,  (2015),    reduksi (koreksi) pasang surut laut dirumuskan sebagai berikut:
rT = (TWLt  - (MSL+Z0))
Dimana : rT = besarnya reduksi yang diberikan kepada hasil pengukuran kedalaman pada waktu t.
TWLt  = kedudukan permukaan laut  sebenarnya pada waktu t. MSL  = muka air laut rata-rata. Z0 = kedalaman muka air surutan di bawah MSL.
Untuk menentukan kedalaman sebenarnya : D = dT – rT Dimana : D = Kedalaman sebenarnya dT = kedalaman terkoreksi tranduser rT = Koreksi pasang surut pada waktu t
Kondisi dimana adanya perbedaan pengukuran kedalaman dengan perekaman citra sehingga diperlukan koreksi terhadap pasang surut real time, persamaannya adalah : Dc = dT – rTc Dimana : Dc = Kedalaman pada saat perekaman citra dT = Kedalaman terkoreksi tranduser rTc = Besarnya koreksi hasil pengukuran kedalaman saat perekaman citra
Data pemeruman yang diperoleh merupakan susunan nilai elevasi data titik koordinat baik lintang (Y), bujur (X) dan data kedalaman (Z). Pemeruman dilakukan menggunakan metode random sampling. Metode random sampling adalah pengambilan sampel dari populiasi secara acak berdasarkan frekuensi probabilitas semua anggota populasi. Metode ini dipilih karena diharapkan dapat mewakili beberapa sampel dengan kedalaman yang berbeda - beda.
Hasil data lapangan tesebut dijadikan acuan dalam membangun model estimasi kedalaman dan uji akurasi terhadap hasil pengolahan citra.  Dalam hal ini digunakan 164 sampel data untuk pemodelan kedalaman dan 280 sampel data untuk uji akurasi dengan variasi kedalaman yang sama yaitu 0 – 24 m. Adapun  peta  lokasi  survei  untuk  membangun  model  spasial  kedalaman  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini.
Gambar 2. Peta Titik Sampel Pemeruman dan Tongkat Ukur Pengembangan Model Spasial Kedalaman dan Uji Akurasi Nilai RMSE

## Pengolahan Data Multispektral WorldView-2
a. Koreksi Radiometrik
Citra  yang  akan  digunakan  saat  ini  telah  dilakukan  koreksi  geometrik  sehingga  selanjutnya dilakukan  koreksi  radiometrik.  Koreksi  radiometrik  dilakukan  dengan  mengkonversi  nilai  piksel
Worldview-2 ke nilai at sensor reflectance dan kemudian menghilangkan path radiance dengan metode Dark Subtract . Metode ini dilakukan dengan bantuan Software Envi 5.3 dan Envi Classic . b. Koreksi Sunglint
Koreksi sunglint dilakukan dengan bantuan Software Envi Classic menggunakan band tunggal dan band Nir. Koreksi ini dilakukan agar diperoleh hasil citra yang lebih halus dikarenakan sebelumnya banyak terkena gelombang. Algoritma sunglint oleh Hochberg et al., (2003) yang disempurnakan oleh Hedley et al., (2005) adalah sebagai berikut : R’i = Ri – (bi (Rnir – Minnir)) Dimana : R’i = Nilai kanal i setelah direduksi
Ri = Nilai kanal i awal bi = Besarnya kemiringan regresi Rnir
= Nilai kanal NIR
Minnir = Nilai minimal kanal NIR Selanjutnya  dilakukan Cropping atau  pemotongan  pada  citra  bertujuan  untuk  menyesuaikan dengan lokasi penelitian yang diinginkan.
c. Masking
Setelah dilakukan sunglint, tahap selanjutnya yaitu masking. Masking pada citra bertujuan untuk menampilkan objek yang dominan atau untuk memisahkan objek. Dalam proses ini dibutuhkan band yang  mampu  membedakan  darat  dan  laut  dengan  sebaik  mungkin,  dan  band  5  ( red )  mampu melakukannya  karena  memiliki  respon  spektral  yang  sangat  kontras,  karena  itu  pada  proses  ini digunakan band 5 ( red ).
d. Lyzenga
Proses pengolahan lyzenga dilakukan untuk memisahkan substrat yang terdapat diperairan. Citra worldview-2 yang sebelumnya telah melewati tahap koreksi radiometrik hingga sunglint dilanjutkan dengan masking daratan dan laut dalam. Menggunakan sen2cor pada Snap dilakukan masking awan menggunakan LandCloudWhiteCapMask  Processor dengan  memilih source band  1-5  dan referensinya band 6. Selanjutnya dibentuk polygon untuk sampel laut dangkal untuk “dangkal” dan sampel laut dalam untuk “dalam”. Kemudian dilakukan lyzenga source band 3 dan 4 dengan mengisi berdasarkan  polygon  yang  telah  dibentuk  untuk  dilanjutkan  dengan Unsupervised  Classification yang berguna untuk mendapatkan hasil klasifikasi dari perairan yang selanjutnya di export dan diolah di Arcgis.
e. Uji Akurasi
Nilai Intreclass Correlation Coefficient (ICC) adalah statistik uji reliabilitas terhadap satu variabel yang sama dengan skala kontinu yang dilakukan pengukuran dengan dua atau lebih alat pengukur yang berbeda. Nilai ICC adalah varians objek terhadap varian total. Nilai ICC berkisar dari 0 sampai 1 (0 ≤ ICC ≤ 1) (Zaki, 2007 didalam Ismunarti (2020). Selain menggunakan ICC uji akurasi lainnya dilakukan dengan menggunakan nilai RMSE ( root mean square error ). RMSE ialah akar dari rata-rata jumlah kudrat nisbah dimana selisih nilai kedalaman saat di lapangan dengan hasil pengolahan citra. Semakin kecil nilai RMSE maka akan semakin baik (Nurkhayati et al. , 2013).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pasang Surut
Hasil pengukuran pasang surut di lokasi penelitian diperoleh dari data pasut publikasi BIG stasiun Karimunjawa selama 29 hari yaitu pada tanggal 1 November 2019 sampai dengan tanggal 29 November 2019 yang dilanjutkan untuk analisa dengan metode Admiralty. Pengolahan pasang surut menggunakan metode Admiralty bertujuan  untuk  mendapatkan  komponen  pasang  surut  yang  dilanjutkan  dengan melakukan perhitungan untuk memperoleh nilai MSL (Mean Sea Level) , LLWL (Lowest Low Water Level) dan HHWL (Highest High Water Level) . Nilai – nilai komponen pasut ini dan juga nilai pasut
pada  saat  perekaman  citra  akan  digunakan  sebagai  data  untuk  melakukan  koreksi  dengan  data  hasil pengukuran kedalaman.
Gambar 3 . Koreksi Pasut Untuk Data Kedalaman Pada Saat Perekaman Citra dan Berdasarkan Nilai LLWL.

## Pemodelan Kedalaman Perairan
Gambar 4 . Grafik Regresi Band 2 / Band 3 terhadap Kedalaman Pada Saat Kondisi Pasut Perekaman Citra.
Hasil dari grafik regresi kombinasi 4 band dengan total masing – masing 8 band rasio pada saat kondisi pasut perekaman citra. Kombinasi algortima band terbaik tesebut yaitu Band 2 / Band 3 dengan nilai koefisien korelasi (r) yaitu 0.8162 dan y = 20.206x – 23.381.
Gambar 5. Peta Batimetri Hasil Pemodelan Band 2 / Band 3
Proses pengambilan data lapangan ditemukan kedalaman di perairan dari 0 – 32 m. Sementara itu hasil yang diperoleh dari penelitian ini kedalaman yang dapat terbaca hanya dari 0 – 18 m. Seperti pada gambar diatas terlihat bahwa daerah berwarna hijau terang hingga hijau pekat ialah kedalaman dari 0 – 7.5 dimana tergolong dangkal. Untuk yang berwarna biru terang hingga gelap terbaca dari 7.5 – 15m
dan >15 berwarna hitam. Hal ini dikarenakan asumsi yang diambil ialah kedalaman dianggap sama dan substrat yang ada di kedalaman dianggap tidak ada. Selain itu hal ini dikarenakan juga oleh bias citra yang terjadi.
Gambar 6. Peta Hasil Lyzenga Pulau Parang
Berdasarkan hasil pengolahan lyzenga diperoleh 3 klasifikasi yaitu pasir darat, pasir laut dan karang. Dari ketiga kelas habitat tersebut, kelas pasir laut merupakan habitat yang memiliki luasan yang paling besar diantara kelas habitat lainnya. Pasir laut memilik luasan sebesar 265.544637 ha sementara pasir darat hanya seluas 29.003046 ha. sementara itu luasan untuk karang adalah sebesar 92.382743 ha. Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  perairan  dangkal  pulau  parang  memiliki  substrat  pasir  yang sangat luas.

## Uji Akurasi

## Gambar 7 . Peta Titik sampel uji akurasi
Setelah dilakukan uji akurasi antara data lapangan dan data hasil pemodelan maka diperoleh nilai ICC yaitu 61% dan nilai RMSE sebesar 2.42. Persamaan linear yang digunakan dalam membuat peta batimetri yaitu berdasarkan band biru / hijau dengan nilai koefisien korelasi  (r) yaitu 0.8162.
Tabel 1. Kedalaman Perairan Hasil Pengukuran Lapangan dan Citra
SS Total = 286.03 – 78.5 2 /2 x 15
= 98.62
SS Instrumen = 286.03/15
= 14.07 SS Objek = (562.35/2) – (78.5 2 /2 x 15) = 281.18 – 205.41 = 75.77 SS Error = 98.62 – 14.07 – 75.77 = 8.78
Tabel 2. Pendekatan Analisis Ragam dengan Dua Faktor (ANOVA two way)
ICC = 2.4/2.4 + 0.9 + 0.63
= 2.4 / 3.93 = 0.61 = 61%

## Tabel 3. Nilai RMSE Persamaan Fungsi Kedalaman

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan algoritma terbaik yaitu band 1 / band 4 dengan nilai korelasi (r) 0.7059 dengan fungsi regresi y = 2.2185x – 3.1219, band 2/ band 3 nilai korelasi (r) = 0.8162, dengan fungsi regresi y = 20.206x – 23.381 dan band 3/band 2 nilai korelasi (r) =0.7969 dengan fungsi regresi y = -49.291x +39.921. Akurasi terbaik dalam pemetaan kedalaman perairan berdasarkan citra satelit Worldview-2 di perairan Pulau Parang diperoleh oleh band biru / hijau dengan nilai uji akurasi
Persamaan Linear Band Rasio RMSE y = 2,2185x - 3,1219 B1 / B4 4.37 y = 20,206x - 23,381 B2 / B3 2,42 y = -49,291x + 39,921 B3 / B2 4.90
menggunakan rumus ICC = 0.61 atau 61% dan menggunakan rumus RMSE sebesar 2.42 dan kedalaman laut berdasarkan citra satelit Worldview-2 di perairan Pulau Parang menunjukkan kedalaman dari 0 m hingga 18 m.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Diucapkan  terima  kasih  kepada  semua  pihak  yang  telah  berkontribusi  dalam  penelitian  ini, sehingga penelitian dapat terlaksana dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Arief,  M.,  S.  W.  Adawiyah.,  E.  Parwati.,  S.  Marpaung.  2017.  Metode  Dua  Kanal  untuk  Estimasi Kedalaman di Perairan Dangkal menggunakan Data Spot 6 Studi Kasus : Teluk Lampung . Jurnal Penginderaan Jauh, 14(1).
Eugenio, F. IEEE. J, Marcello. and J, Martin. 2015. High-Resolution Maps of Bathymetry and Benthic Habitats in Shallow-Water Environments Using Multispectral Remote Sensing Imagery. IEEE Transactions on and Remote Sensing, 53 (7).
Harianto, K., A. Takwir., Halili. 2019. Pemetaan Batimetri Perairan Dangkal menggunakan Algoritma Jupp pada Citra Spot-7 di Perairan Tanjung Tiram. Sapa Laut 4(1).
Hedley, J. D., A. R. Harborne., and P. J. Mumby. 2005. Simple and Robust Removal of Sunglint for Mapping  Shallow - Water  Benthos. International  Journal  of  Remote  Sensing , 26 (10),  2107- 2112.
Hernandez, W. J., and  Roy A. A. 2016. Deriving Bathymetry from Multispectral Remote Sensing Data.
Journal of Marine Science and Engineering , 4(8).
Hogrefe,  K.  R.  2005.  Deriving  Shallow  Water  Bathymetric  Data  from  Ratios  of  Blue  and  Green λ Radiance Values. Oregon: Department of Geosciences (Oregon State University) . Ismullah, M. F., M. A. Massinai., Maria. 2018. Shallow Depth Study Using Gravity & Magnetics Data in Central Java – Yogyakarta. Journal of Physics, Conf. Series 979
Ismunarti, D. H., M. Zainuri., D. N. Sugianto., S. W. Saputra. 2020. Pengujian Reliabilitas Instrumen Terhadap  Variabel  Kontinu  Untuk  Pengukuran  Konsentrasi  Klorofil-a  Perairan. Buletin Oseanografi Marina , 9(1), 1-8.
Nugraha,  W.  A.,  B.  Rochaddi.,  &  A.  Rifai.  (2015).  Studi  Batimetri  dan  Berkurangnya  Daratan  Di Wilayah Pesisir Tugu Semarang. Journal of Oceanography , 4 (2), 442-450.
Nurdianti, A. K., W. Atmodjo., dan S. Saputro. 2016. Studi Batimetri dan Kondisi Alur Pelayaran di Muara Sungai Kapuas Kecil, Kalimantan Barat. Journal of Oceanography , 5 (4), 538-545. Nurkhayati,  R.,  &  N.  Khakhim.  2013.  Pemetaan  Batimetri  Perairan  Dangkal  Menggunakan  Citra Quickbird  Di  Perairan  Taman  Nasional  Karimun  Jawa,  Kabupaten  Jepara,  Jawa  Tengah. Jurnal Bumi Indonesia , 2 (2).
Shahi, K., Helmi Z.M. Shafri., Ebrahim T., Shattri M., and Ratnasamy M. 2015. A novel spectral index to  automatically  extract  road  networks  from  WorldView-2  satellite  imagery. The  Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences , 27–33
Soeprapto. 2001. Survei Hidrografi . Gadjah Mada University Press. Yogyakarta.
Standar Nasional Indonesia (SNI). 2010. Survei Hidrografi Menggunakan Single Beam. Badan Standar Nasional, Jakarta. SNI 7646:2010, 25 hlm.
Stumpf, R. P., Holderied, K., & M. Sinclair. 2003. Determination of Water Depth with High - Resolution Satellite Imagery Over Variable Bottom Types. Limnology and Oceanography , 48 (1part2), 547-556.
Zaki, R. 2017. Validation of Instrument Measuring Continuous Variable, Advances in Statistical
Methodologies and Their Application to Real Problems. Intech open Science .  pp: 217-237.